Quando si parla di Data-Driven marketing, ci si riferisce all’uso guidato di dati e informazioni oggettive nella programmazione di una campagna di vendita. Una Data-Driven company sfrutta infatti un approccio analitico per prevedere i comportamenti d’acquisto di prospect e clienti fidelizzati, ampliando così la percentuale di conversioni.

Per comprendere meglio soffermiamoci un attimo sulle differenze rispetto al marketing tradizionale.

Data-driven marketing vs marketing tradizionale

In un approccio old style, il marketing si è sempre basato su due obiettivi fondamentali: individuare i bisogni e seguire l’intuizione e l’esperienza per guidare i clienti all’acquisto. Nella pratica, si parte da un’analisi di mercato incentrata su benchmark di settore e su questa si fanno ipotesi relative al target di riferimento.

Al contrario, il Data-Driven marketing sfrutta i Big Data e guida i processi decisionali delle imprese sulla base di evidenze emerse – dati oggettivi raccolti ed elaborati – e non su “sensazioni personali”. I dati permettono di definire un profilo del consumatore, sia quello fidelizzato, cui rivolgere campagne di remarketing, sia di eventuali prospect, ponendo le basi per azioni mirate con offerte dedicate a utenti potenzialmente interessati.

Questo significa principalmente una cosa: assumersi rischi calcolati e ridurre dispersioni di budget.

Data-Driven Company: i dati da collezionare

Nell’universo digitale i dati a disposizione delle aziende sono numerosissimi e provenienti da diversi canali digitali e fisici. Ma quali dati sono importanti per i marketer che vogliono adottare un approccio analitico alla comunicazione?

Ogni azienda definisce i KPI da monitorare sulla base dei suoi specifici obiettivi, ma possiamo provare a fare una lista dei più comuni.

Geolocalizzazione e caratteristiche socio-demografiche sono dati interessanti trasversalmente per tutti i settori, insieme a informazioni relative alle interazioni dell’audience, come ad esempio i tassi di iscrizione a una mailing list, il numero di carrelli abbandonati o delle conversioni.

Anche dall’offline possono provenire dati utili, quali ad esempio la frequenza con la quale i clienti entrano nello store o lo scontrino medio registrato.

Inoltre, è possibile raccogliere e catalogare dati relativi a interessi e abitudini di acquisto, per ricavarne un ritratto molto esaustivo. Di seguito i benefici di un approccio al marketing di questo tipo:

• garantire una brand identity coerente in tutti canali;
• mappare il customer journey e costruire una customer view specifica per cliente;
• pianificare campagne di marketing con offerte personalizzate;

Sfruttando i dati in ottica Data-Driven, anche i grandi brand possono offrire esperienze su misura proprio come lo farebbe un piccolo atelier che conosce esattamente i gusti dei propri clienti.

Amazon è emblematico da questo punto di vista. Partendo da informazioni “di prima parte”, ovvero ricavate da tutti i servizi Amazon connessi a un account – come la cronologia degli acquisti, la tipologia di prodotti inseriti nel carrello o in wishlist e perfino le domande rivolte ad Alexa – e combinandole con info di terze parti, come cookies e analytics, mostra agli utenti dei nuovi articoli di potenziale interesse, sia all’interno della stessa piattaforma che in campagne di advertising.

Se Amazon non analizzasse i dati provenienti da diverse fonti e non ne ricavasse insight sul comportamento d’acquisto, non sarebbe in grado di proporre prodotti così in linea con quelli di nostro interesse.

Come raccogliere i dati e analizzarli

Ogni azienda, anche la più piccola, può adottare un approccio Data-Driven, dedicando ai dati l’attenzione giusta e sfruttando la tecnologia per raccogliere le informazioni più pertinenti.

Una fonte indispensabile da cui trarre dati vitali per un’Azienda che raccoglie le informazioni di contatto, traccia le interazioni e organizza tutti i dati ricavati dall’intera esperienza multi-canale con i clienti è il CRM. Un CRM può offrire dati preziosi a guida delle scelte organizzative di un’Azienda. Se vuoi approfondire, ti consigliamo di leggere l’articolo “I vantaggi del CRM per le PMI”.

I dati raccolti e archiviati nel CRM possono essere integrati poi con i dati provenienti da terze parti come ERP, analytics di E-commerce e sito Web, insight social e Newsletter. Altra fonte è quella del VoC (Voice of the Customer), ovvero le opinioni lasciate dai clienti durante le molteplici interazioni con i brand, sia quelle pubbliche, per esempio i commenti sui social o le recensioni, che private, come le survey.

Una volta raccolti i dati e selezionati quelli ritenuti importanti per il Brand, occorre analizzarli.

Le analisi possibili sono di vario tipo, dalla creazione di viste descrittive che sono specifiche per ciascun utente, allo sviluppo di modelli e algoritmi più complessi.

Un esempio classico di analisi è la creazione di cluster di clienti per ricostruire il customer journey. Quest’analisi può essere condotta, a seconda della disponibilità di dati e i limiti di privacy, a livello di singolo individuo (tracciandone tutti i comportamenti e le azioni attraverso uno specifico identificativo – anagrafica cliente, email, ecc.) o a livello aggregato, delineando le cosiddette personas, ossia differenti profili di comportamento a cui associare i diversi clienti.

Per analisi approfondite potenzialmente automatizzate, giocano un ruolo fondamentale l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning.

Le aziende più avanzate sono oggi in grado di acquisire e analizzare i dati in tempo reale per creare forecast su tendenze e bisogni futuri che, grazie all’applicazione di algoritmi di Machine Learning, sono sempre più precisi e attendibili. È la nuova Business Intelligence.

Una questione non secondaria è poi quella della riservatezza. L’uso dei dati richiede una combinazione di processi e policies che includono un’accorta Data Governance. Sono questioni che non possono essere considerate a posteriori: una strategia Data-Driven deve includere all’origine la protezione dell’azienda e della sua audience dalle cyber-minacce e una solida difesa dei dati dei clienti.

Importanza di un approccio basato sui dati

Un’analisi puntuale dei dati raccolti per intercettare l’audience più adatta per incrementare il tasso di conversione o per inviare comunicazioni personalizzate in base agli acquisti effettuati può fare la differenza per un’azienda, ma spesso non è così semplice districarsi nel Mare Magnum di dati da analizzare. In questi casi affidarsi a un esperto che sappia gestire le molteplici variabili in gioco e individuare i giusti KPI da monitorare può letteralmente trasformare il tuo business.

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